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申请/专利权人：欧特克公司
申请日：2023-12-14
公开（公告）日：2024-07-05
公开（公告）号：CN118297175A
主分类号：G06N20/00
分类号：G06N20/00;G06V10/74;G06F16/583
优先权：["20230104 US 18/150,135"]
专利状态码：在审-实质审查的生效
法律状态：2024.07.23#实质审查的生效;2024.07.05#公开
摘要：本发明公开了训练机器学习模型用于对比多格式形状相似性和搜索，具体地，一个实施方案阐述一种用于训练机器学习模型以生成不同形状的嵌入的技术。所述技术包括执行两个或更多个机器学习模型以根据与多种格式相关联的形状生成嵌入。所述技术还包括计算包括同一形状的两个不同嵌入的正嵌入对之间的第一多个相似性，以及计算包括不同形状的嵌入的负嵌入对之间的第二多个相似性。所述技术还包括基于所计算的相似性来训练所述机器学习模型。
主权项：1.一种用于训练一组机器学习模型以生成不同形状的嵌入的计算机实现的方法，所述方法包括：执行第一机器学习模型以根据与第一格式相关联的第一多个形状生成第一多个嵌入；执行第二机器学习模型以根据与第二格式相关联的第二多个形状生成第二多个嵌入；计算从所述第一多个嵌入和所述第二多个嵌入中选择的正嵌入对之间的第一多个相似性，其中所述正嵌入对中的每一个包括对应形状的两个不同嵌入；计算从所述第一多个嵌入和所述第二多个嵌入中选择的负嵌入对之间的第二多个相似性，其中所述负嵌入对中的每一个包括第一形状的第一嵌入和第二形状的第二嵌入；以及基于所述第一多个相似性和所述第二多个相似性来执行一个或多个操作，以生成对应于所述第一机器学习模型的第一经训练机器学习模型和对应于所述第二机器学习模型的第二经训练机器学习模型。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 欧特克公司 训练机器学习模型用于对比多格式形状相似性和搜索
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